Фильтр покупки с двумя индикаторами. Стратегия сигнала покупки


Дата создания: 2023-12-07 10:43:01 Последнее изменение: 2023-12-07 10:43:01
Копировать: 1 Количество просмотров: 576
1
Подписаться
1619
Подписчики

Фильтр покупки с двумя индикаторами. Стратегия сигнала покупки

Обзор

Двойная индикаторная покупка фильтрует сигналы покупки. Стратегия использует комбинацию случайных скользящих скользящих средних индексов (Стохастический RSI) и индикаторов Бриндовых полос для выявления потенциальных покупательских возможностей.

Стратегический принцип

Стратегия использует две группы индикаторов для выявления возможностей покупки.

Во-первых, он использует случайный индекс скользящего скользящего среднего для определения того, перепродано ли рынок. Этот показатель, в сочетании с случайным индексом и его скользящим средним, считается сигналом перепродажи, когда %K-линия пересекает свою %D-линию с нижней точки. Здесь установлен порог, когда %K-линия выше 20, она считается перепроданной.

Во-вторых, стратегия использует индикатор пояса буринга для идентификации изменения цены. Пояса буринга рассчитываются на основе стандартной разницы цены вверх и вниз. Когда цена приближается к нижней траектории, относится к состоянию перепродажи.

После получения сигналов о перепродаже по обоим вышеуказанным показателям, стратегия добавляет множество условий фильтрации для дальнейшей идентификации времени покупки:

  1. Цены только что вышли из Бринского спуска вверх
  2. Текущая цена закрытия выше цены закрытия перед линией N корневой K, показывает входную строку
  3. Нынешняя цена закрытия ниже цены закрытия в долгосрочной или среднесрочной перспективе, что является благоприятным отклонением

При выявлении времени покупки после комплексного суждения, посылается сигнал покупки.

Анализ преимуществ

В этой статье мы рассмотрим некоторые из преимуществ фильтрации с помощью двойных показателей:

  1. Использование двойных показателей позволяет сделать покупательский сигнал более надежным и избежать ложных сигналов.
  2. Некоторые фильтры позволяют избежать частых покупок в условиях землетрясения.
  3. В сочетании с случайным индексом, определяющим состояние перепродажи, и индексом Брин-Бенда, определяющим аномалию цены.
  4. Повышение ценовой способности, обеспечение достаточного количества покупателей.
  5. Повышение эффективности обратной связи и повышение надежности торговых точек.

В целом, эта стратегия использует множество технических показателей и фильтров, которые позволяют более точно и надежно идентифицировать время покупки и, следовательно, улучшить эффективность торгов.

Анализ рисков

Несмотря на много преимуществ этой стратегии, существуют некоторые риски, которые необходимо избегать:

  1. Неправильная настройка параметров может привести к слишком частому или консервативному сигналу покупки, что требует тщательного тестирования и оптимизации.
  2. Несмотря на то, что многие фильтры могут пропустить некоторые возможности для покупки, они не смогут быстро отслеживать ситуацию.
  3. При разбросе индикатора может возникнуть ошибочный сигнал, поэтому следует обратить внимание на его согласованность.
  4. Невозможно определить тенденцию, в медвежьем рынке может появиться ошибочный сигнал, что приведет к убыткам.

В зависимости от вышеуказанных рисков стратегия может быть оптимизирована следующим образом:

  1. Настройка параметров индикатора, балансирующая чувствительность фильтрующих условий.
  2. Показатели трендового анализа помогут избежать ошибочных сигналов в период медвежьего рынка.
  3. Повышение мер по сдерживанию убытков.

Направление оптимизации

Эта стратегия двойной фильтрации может быть оптимизирована в следующих аспектах:

  1. Проверьте больше комбинаций технических показателей, чтобы найти лучшие способы оценки времени покупки. Например, VRSI, DMI и т. Д.
  2. Добавление алгоритмов машинного обучения, автоматическая оптимизация параметров.
  3. Увеличение механизма самостоятельного предотвращения убытков. После достижения определенного уровня прибыли постепенно повышать линию предотвращения убытков.
  4. В сочетании с показателями объема сделок, чтобы обеспечить достаточную покупательскую силу.
  5. Оптимизация стратегии управления капиталом. Настройка динамического количества сделок, снижение убытков.

Благодаря внедрению более продвинутых технологий и методов, эта стратегия фильтрации двойных показателей позволяет получить более точный выбор времени покупки и более сильный контроль риска. Таким образом, в реальном мире можно получить более стабильную и надежную прибыль.

Подвести итог

В целом, двойная индикаторная стратегия покупок-фильтров и сигналов покупок использует несколько технических показателей, таких как стохастический RSI и ленты Бринга, и в сочетании с несколькими фильтрующими условиями, такими как ценовая сила и рекурсивный суждение, выявляет надежный момент покупки с высокой вероятностью. При дальнейшей усовершенствовании параметров оптимизации, установки стоп-лосс, эта стратегия может стать одной из количественных торговых стратегий стабильной прибыли.

Основная преимущество заключается в эффективном сочетании показателей и фильтрующих условий, что позволяет более точно определить время покупки. Риски и направления оптимизации также могут быть управляемыми и решаемыми. В целом, это эффективная стратегия количественного измерения, которая может быть реализована.

Исходный код стратегии
/*backtest
start: 2022-11-30 00:00:00
end: 2023-12-06 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

//@version=4
strategy("SORAN Buy and Close Buy", pyramiding=1, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10, overlay=false)

////Buy and Close-Buy messages
Long_message = input("")
Close_message = input("")

///////////// Stochastic Slow
Stochlength = input(14, minval=1, title="lookback length of Stochastic")
StochOverBought = input(80, title="Stochastic overbought condition")
StochOverSold = input(20, title="Stochastic oversold condition")
smoothK = input(3, title="smoothing of Stochastic %K ")
smoothD = input(3, title="moving average of Stochastic %K")
k = sma(stoch(close, high, low, Stochlength), smoothK)
d = sma(k, smoothD)

 
///////////// RSI 
RSIlength = input( 14, minval=1 , title="lookback length of RSI")
RSIOverBought = input( 70  , title="RSI overbought condition")
RSIOverSold = input( 30  , title="RSI oversold condition")
RSIprice = close
vrsi = rsi(RSIprice, RSIlength)

///////////// Double strategy: RSI strategy + Stochastic strategy

pd = input(22, title="LookBack Period Standard Deviation High")
bbl = input(20, title="Bolinger Band Length")
mult = input(2.0    , minval=1, maxval=5, title="Bollinger Band Standard Devaition Up")
lb = input(50  , title="Look Back Period Percentile High")
ph = input(.85, title="Highest Percentile - 0.90=90%, 0.95=95%, 0.99=99%")
new = input(false, title="-------Text Plots Below Use Original Criteria-------" )
sbc = input(false, title="Show Text Plot if WVF WAS True and IS Now False")
sbcc = input(false, title="Show Text Plot if WVF IS True")
new2 = input(false, title="-------Text Plots Below Use FILTERED Criteria-------" )
sbcFilt = input(true, title="Show Text Plot For Filtered Entry")
sbcAggr = input(true, title="Show Text Plot For AGGRESSIVE Filtered Entry")
ltLB = input(40, minval=20, maxval=99, title="Long-Term Look Back Current Bar Has To Close Below This Value OR Medium Term--Default=40")
mtLB = input(14, minval=1, maxval=40, title="Medium-Term Look Back Current Bar Has To Close Below This Value OR Long Term--Default=14")
str = input(3, minval=1, maxval=9, title="Entry Price Action Strength--Close > X Bars Back---Default=3")
//Alerts Instructions and Options Below...Inputs Tab
new4 = input(false, title="-------------------------Turn On/Off ALERTS Below---------------------" )
new5 = input(false, title="----To Activate Alerts You HAVE To Check The Boxes Below For Any Alert Criteria You Want----")
sa1 = input(false, title="Show Alert WVF = True?")
sa2 = input(false, title="Show Alert WVF Was True Now False?")
sa3 = input(false, title="Show Alert WVF Filtered?")
sa4 = input(false, title="Show Alert WVF AGGRESSIVE Filter?")

//Williams Vix Fix Formula
wvf = ((highest(close, pd)-low)/(highest(close, pd)))*100
sDev = mult * stdev(wvf, bbl)
midLine = sma(wvf, bbl)
lowerBand = midLine - sDev
upperBand = midLine + sDev
rangeHigh = (highest(wvf, lb)) * ph

//Filtered Bar Criteria
upRange = low > low[1] and close > high[1]
upRange_Aggr = close > close[1] and close > open[1]
//Filtered Criteria
filtered = ((wvf[1] >= upperBand[1] or wvf[1] >= rangeHigh[1]) and (wvf < upperBand and wvf < rangeHigh))
filtered_Aggr = (wvf[1] >= upperBand[1] or wvf[1] >= rangeHigh[1]) and not (wvf < upperBand and wvf < rangeHigh)

//Alerts Criteria
alert1 = wvf >= upperBand or wvf >= rangeHigh ? 1 : 0
alert2 = (wvf[1] >= upperBand[1] or wvf[1] >= rangeHigh[1]) and (wvf < upperBand and wvf < rangeHigh) ? 1 : 0
alert3 = upRange and close > close[str] and (close < close[ltLB] or close < close[mtLB]) and filtered ? 1 : 0
alert4 = upRange_Aggr and close > close[str] and (close < close[ltLB] or close < close[mtLB]) and filtered_Aggr ? 1 : 0

//Coloring Criteria of Williams Vix Fix
col = wvf >= upperBand or wvf >= rangeHigh ? #00E676 : #787B86

isOverBought = (crossover(k,d) and k > StochOverBought) ? 1 : 0
isOverBoughtv2 = k > StochOverBought ? 1 : 0
filteredAlert = alert3 ? 1 : 0
aggressiveAlert = alert4 ? 1 : 0

plot(isOverBought, "Overbought / Crossover", style=plot.style_line, color=#FF5252) 
plot(filteredAlert, "Filtered Alert", style=plot.style_line, color=#E040FB) 
plot(aggressiveAlert, "Aggressive Alert", style=plot.style_line, color=#FF9800)

if (filteredAlert or aggressiveAlert)
    strategy.entry("Buy", strategy.long, alert_message = Long_message)

if (filteredAlert or aggressiveAlert)
    alert("Buy Signal", alert.freq_once_per_bar)


if (isOverBought)
    strategy.close("Buy", alert_message = Close_message)